残差の何がうれしいか？ そのモジュールが特徴量変換器として必要なければスキップすることができる 言い換えれば, 恒等変換が起点となるので, 恒等写像が簡単に実現できる ...

関数 $f(x)$ がリプシッツ連続である $\Leftrightarrow \exist k, \forall x_1, x_2 , |f(x_1)-f(x_2)|\leq k|x_1-x_2|$ 機械学習において, 摂動 $e$を与えた場合の解析に良く用いられるword (ホントか？) すなわち, リプシッツ連続であれば, $|f(x+e)-f(x)|\leq k|e|$ が成り立つので, 摂動に強い分類器であると言える. ...

\setlength{\baselineskip}{10pt} で「行間 + 文字の高さ」が10ptになる ...

Hessianの固有値は等高線の密度を表現する どの方向に勾配が, どの程度早く移動するか なので, 最大固有値が小さいと損失平面はフラットになる (等高線の密度がどの方向にも低い) ...

ロボティクス系で結構すごい人らしい ...

Cross-Origin Resource Sharing オリジンとは, プロトコル + ドメイン + ポート のこと つまり, CORSとは同じオリジン間でのリソースの共有のこと なので, オリジンが異なるリクエストは基本CORSエラーが起きる ...

一度ブログに読書録を書いた 牡蠣フライ理論について ...

p132-134 村上: ただ、ぼくが「ねじまき鳥クロニクル」に関 して感ずるのは、何がどういう意味を持っているの かということが、自分でもまったくわからないとい うことなのです。これまで書いてきたどの小説にも まして、わからない。 たとえば、「世界の終りとハードボイルド・ワン ダーランド」は、かなり同じような手法で書いたも のではあるのですが、ある ...

AboutMeでTweetの有害性について書いたが, とても良く言語化されている以下の記事達を発見した. /shokai/承認欲求の刺激につながる機能を全て排除する /shokai/人間には承認欲求を刺激すると知能が下がるバグがある ...

単純な方策勾配方法では $$\nabla J(\theta) = \mathrm{E}_{\tau_\theta} \lbrack \sum_t G(\tau) \nabla log \pi_\theta (A_t|S_t) \rbrack$$ が使われていたが, 全ての時刻 $t$において収益 $G(\tau)$が一律に使用されているのが気がかりである 重要なのは, 時刻 $t$の行動の後の評価であるから, $\lbrack0,t)$の収益はノイズとなり得る そこで, REINFORCEでは以下のように勾配を変更する $$\nabla J(\theta) = \mathrm{E}_{\tau_\theta} \lbrack \sum_t G_t ...

引用: ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編 価値を如何に定めるか？ 状態 $s$と方策 $\pi$で決める→状態価値関数 状態 $s$と方策 $\pi$と行動 $a$で決める→行動価値関数 (Q関数) 方策 $\pi$はグラフ遷移そのものと等しい存在 例えば, $\pi(a|s)$は状態 $s$から行動 $a$を実行する確率を表す 価値ベース手法 価値 ...

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DP法とMC法の中間 MCの場合, 終端までわかってないと使えなかった なので, 1ステップの状態に対してサンプリングを行い, 評価→行動 引用: ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編 ...